¿No eres codificador? ¿Todavía está interesado en crear sistemas agentes para automatizar procesos comerciales? No se preocupe: puede crear fácilmente sus sistemas de agencia con herramientas sin código utilizando plantillas prediseñadas o Crew Studio, que están disponibles en la plataforma CrewAI. En este blog, exploraremos características interesantes, nuevas y menos conocidas del entorno CrewAI mediante la creación de agentes con herramientas sin código en solo unos sencillos pasos.
¿Qué es CrewAI?
CrewAI = Crew (Un categoría de personas que trabajan juntas)+ Inteligencia Industrial
CrewAI es un popular entorno multiagente que está ganando rápidamente mucha tracción en el mundo de la IA generativa. Está diseñado para crear y resolver equipos de agentes autónomos de IA que trabajan en colaboración para resolver problemas complejos utilizando grandes modelos de estilo (LLM). Estos agentes pueden contraer roles específicos, interactuar entre sí, tomar decisiones independientes y completar tareas de varios pasos en coordinación, de forma muy similar a los equipos humanos.
Cree potentes agentes sin código al instante con las plantillas CrewAI
Ahora, profundicemos en la plataforma CrewAI. Comenzaremos explorando las plantillas listas para usar disponibles para crear agentes. A continuación se muestra una recorrido paso a paso para ayudarle a crear agentes utilizando estas plantillas.
Paso 1: acceda a la plataforma CrewAI
Dirígete a la plataforma CrewAI haciendo clic aquí e inicie sesión con su ID de correo electrónico. Puede designar el plan tirado y completar los detalles requeridos.
Paso 2: encuentre la plantilla adecuada
Hay varias plantillas de agentes prediseñadas disponibles en CrewAI. Para explorar todas las plantillas disponibles, seleccione Plantilla desde el banda izquierdo de la pantalla. Esto le dará llegada a una variedad de plantillas listas para usar internamente de la plataforma.
Aquí hay algunas plantillas de agentes interesantes que encontrará:
- Procreador de ofertas de saldo
- Equipo líder de puntuación y logística
- Equipo de monitoreo de cambios de trabajo
- Equipo de preparación de reuniones
- Buscador de empresas similares
Intentemos usar el Buscador de empresas similares plantilla.
Paso 3: Consejero de implementación de la tripulación
Internamente de la plantilla, notará requisitos de API como API de servidor y API abierta llaves. Necesitará estas claves para implementar este agente. La esencia SeperAPI ayuda a compilar información de la web, mientras que la esencia openAPI ayuda a alcanzar a los grandes modelos de estilo OpenAI.
Puede alcanzar a sus claves API de Serper gratuitas iniciando sesión con su ID de correo electrónico aquí: https://serper.dev/.
Para aprender cómo alcanzar a las claves API de OpenAI, visite nuestro blog en ¿Cómo crear su propia esencia API OpenAI y pegar créditos?
En la parte inferior de la plantilla, verá dos opciones en la plantilla Buscador de empresas similares: Desplegar y Descargar.
Elija Implementar para implementar directamente el agente para su uso inmediato.
Una vez que hagas clic Desplegaringrese todas las claves API requeridas e implemente la plantilla Crew.
Nota: Este proceso puede tardar algún tiempo en completarse.
Su agente ahora está implementado y vivo para su uso directo según sus deyección.
Paso 4: Post-implementación
Posteriormente de implementar su maniquí, vaya a la METROinterfaz de favorecido de trámite para ver todos los modelos implementados desde su cuenta. Poliedro que hemos implementado un agente buscador de empresas, encontrará este agente en la página.
Paso 5: probar el resultado del agente implementado
Para comprobar el resultado del agente implementado, haga clic en Establecer tripulación. Aquí. Encontrarás tres secciones:
1. Esperando ejecución: Esta es la sección donde usted ingresa sus entradas. Haga clic en Trigger Crew y escriba los detalles solicitados, según la plantilla elegida.
Por ejemplo:
- Empresa objetivo: Samsung
- Nuestro producto: Teléfonos móviles
Luego, seleccione Tripulación de detonador.
2. Valer: Una vez que haya especificado las entradas, el agente comienza a procesar en esta sección.
3. Terminación: Posteriormente de que el agente haya procesado las entradas, verá el resultado reflejado aquí. Una vez que aparece una entrada en la sección completa, puede seleccionarla para ver detalles como tokens totales, tokens de aviso, etc.
Aquí verá dos opciones: Producción y Tareas.
Hacer clic Producción para obtener la respuesta final.
Puedes hacer clic en Tareas para ver la inventario de tareas completadas por el agente.
¡Felicidades! 🎉 Has creado tu primer agente. No dudes en explorar otras plantillas disponibles.
Pero paciencia, ¡hay más! ¿Qué sucede si tiene una penuria única que estas plantillas no abordan por completo? No te preocupes. El estudio CrewAI igualmente ofrece soluciones para eso.
Cree un agente de IA personalizado desde cero con Crew Studio
Nota: Esta plataforma aún se encuentra en período beta, por lo que puede suceder modificaciones menores en la interfaz.
Puedes crear tu propio agente personalizado sin código usando Crew Studio. Siga estos pasos para comenzar:
Paso 1: seleccione Crew Studio
Destapado Estudio de tripulación desde la mostrador de navegación en el banda izquierdo de la pantalla.
Verás dos opciones:
- Crear conexiones LLM
- Establecer conexión LLM predeterminada
Complete los dos pasos ayer de crear su agente. Veamos cómo se hace en los siguientes 2 pasos.
Paso 1A: crear conexiones LLM
Comience seleccionando Crear conexión LLM en Crew Studio, o vaya directamente a LLM Connections en el menú de la izquierda.
Complete los detalles requeridos:
- Nombre de conexión: Openai (Igualmente puedes designar otro nombre)
- Proveedor: Seleccione openai como proveedor y elija el maniquí gpt-4o-mini (elija su maniquí LLM preferido según los requisitos)
Nota: Igualmente puedes designar varios modelos si es necesario.
- Variables de entorno: establezca esto como OPENAI_API_KEY
Asegúrese de que sus variables de entorno sigan este formato (por ejemplo, para Groq: GROQ_API_KEY).
Env-Var-Value: pegue su esencia API aquí.
Finalmente, seleccione Unir conexión para completar la configuración.
Paso 1B: Establecer la conexión LLM predeterminada
Regrese a Crew Sudio y seleccione Establecer conexión LLM predeterminada en Crew Studio, o vaya a Configuración para configurar la conexión predeterminada.
- Ingrese todos los detalles necesarios, incluido el nombre de su estructura en Configuración de la estructura
- Colocar Configuración de LLM del agente: Seleccione el maniquí de idioma predeterminado al que accederán los agentes.
- Conexión LLM predeterminada: OpenAI
- Maniquí predeterminado: GPT-4o mini
(Nota: el menú desplegable mostrará solo los modelos que agregó en las conexiones LLM. En este ejemplo, solo las opciones de OpenAI están disponibles).
- Establecer la configuración de Crew Studio LLM: seleccione el maniquí predeterminado para crear agentes.
- Conexión predeterminada de Crew Studio LLM: AbiertoAI
- Maniquí predeterminado de Crew Studio LLM: GPT-4o mini
Una vez que se completen los pasos anteriores, seleccione cumplir la configuración predeterminada de LLM.
Paso 1C: Establecer la variable de entorno
Desde la mostrador de navegación, vaya a las variables de entorno y agregue detalles relevantes
- Contraseña: OPENAI_API_KEY
- Valencia: Su esencia API openai
¡Ahora ya está todo vivo! Con estos requisitos previos configurados, está vivo para comenzar a crear su propio agente con Crew Studio.
Paso 2: crear un agente
Regrese a Crew Studio, donde se le pedirá que describa el tipo de automatización que desea crear. Utilicemos el mensaje “Eres un escritor de blogs técnicos. Escribes blogs de entre 1000 y 1500 palabras según el tema técnico proporcionado «.
Es posible que reciba un par de respuestas de seguimiento de CrewAI, verificando los detalles de sus requisitos. Una vez hecho esto, verá una opción para crear un plan de tripulación.
Tras la confirmación, recibirá el plan en un formato tabular que detalla la función, el objetivo y la historia de cada agente. Igualmente incluye un desglose de las tareas con descripciones, resultados esperados y los agentes responsables.
Si necesita realizar cambios, puede editar cada celda directamente seleccionando la opción de tirada.
Si está satisfecho con todo el plan de tripulación creado para su agente, seleccione Gestar tripulación.
Paso 3: implementar el agente
Puede ver todo el flujo de tareas representado en el diagrama de flujo que se genera. Haga clic en Implementar equipo para implementar el agente.
Paso 4: Verifique la salida del agente
Dirígete a la interfaz de favorecido de sucursal desde la mostrador de navegación y paciencia a que se cree tu agente. Esto puede aguantar algún tiempo. Una vez hecho esto, seleccione Establecer tripulación. Aquí igualmente encontrará secciones denominadas Esperando ejecución, En ejecución y Completado.
Haga clic en Trigger Crew y agregue las entradas requeridas. Es posible que obtenga diferentes entradas requeridas según su agente. Podría suceder editado estas entradas en la tabla que se generó anteriormente en el proceso.
Luego, haz clic en Trigger Crew para comenzar.
Su agente ahora aparecerá en la sección En ejecución y, una vez completado, el resultado final estará arreglado en la sección Completado. Luego puede hacer clic en Salida para ver la respuesta.
Emocionante, ¿no? ¡Acabas de crear tu propio agente personalizado!
Nota: Esta plataforma aún se encuentra en período beta, por lo que puede suceder modificaciones menores en la interfaz.
Conclusión
Crear agentes de IA nunca había sido tan ligera. Con herramientas sin código, cualquiera, independientemente de su experiencia técnica, puede crear sus propios agentes. Ya sea que utilice plantillas prediseñadas o diseñe agentes personalizados desde cero, CrewAI puede ayudarlo a crear su agente en solo unos pocos pasos. Entonces, ¡da el brinco, explora lo que puedes construir y comienza a elaborar ideas en agentes inteligentes de IA hoy mismo!
Si está interesado en obtener más información sobre los agentes de IA, consulte nuestra monopolio Software pionero de IA agente ¡hoy!
Preguntas frecuentes
R. Sí, CrewAI es un entorno de código descubierto diseñado para crear y resolver equipos de agentes de IA que colaboran para tocar tareas complejas.
R. Sí, puede crear agentes personalizados en Crew Studio como una utensilio sin código describiendo la automatización necesaria, configurando conexiones LLM y configurando las tareas del agente.
A. Los componentes esencia de CrewAI son los siguientes:
1. Agentes: A cada agente de CrewAI se le asigna una función, un objetivo y una historia de fondo específicos, lo que les permite proceder de forma autónoma internamente de sus parámetros definidos.
2. Tareas: Las tareas son unidades discretas de trabajo asignadas a los agentes. Incluyen una descripción, el resultado esperado y el agente responsable de la ejecución.
3. Procesos: Los procesos definen el flujo de trabajo y la coordinación entre agentes. Pueden ser secuenciales, en un orden específico o jerárquicos.
4. Tripulaciones: Una tripulación es un conjunto de agentes que trabajan juntos para alcanzar un objetivo popular.
5. Herramientas: Los agentes pueden utilizar varias herramientas para mejorar su funcionalidad, como motores de búsqueda web, herramientas de estudio de datos o utilidades personalizadas.
6. Dirección de la memoria: CrewAI incorpora trámite descubierta de la memoria, incluida la memoria contextual, de entidad y de corto plazo.
R. Ciertos agentes requieren claves API específicas, como SerperAPI para búsqueda web y esencia API OpenAI para que funcionen los LLM. Verifique los requisitos de la plantilla ayer de implementarla.
R. CrewAI está diseñado para acoger sistemas de múltiples agentes, lo que les permite interactuar y coordinar tareas en un flujo de trabajo estructurado, lo que lo hace ideal para proyectos complejos de varios pasos.
R. Los agentes de CrewAI pueden encargarse de diversas tareas, como marketing de contenidos, estudio de perspectivas de ventas, puntuación de clientes potenciales, información sobre tickets de atención al cliente, radio personalizado y más.
R. CrewAI es de código descubierto y su código está arreglado en GitHub, lo que permite a los usuarios explorar, personalizar y contribuir al exposición del entorno.
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